用matlab使用使用K-means对鸢尾花数据进行分类

好的，以下是使用 MATLAB 实现 K-means 对鸢尾花数据进行分类的步骤：

1. 载入数据

使用 MATLAB 自带的 load 函数载入鸢尾花数据集：

load fisheriris
X = meas;

2. 数据预处理

对数据进行标准化处理，使每个特征的均值为0，方差为1：

X = zscore(X);

3. 选择 K 值

通过手肘法或轮廓系数法等方法选择最优的 K 值。

这里我们假设已经确定了 K=3。

4. 运行 K-means

使用 MATLAB 自带的 kmeans 函数运行 K-means 算法：

[idx, C] = kmeans(X, 3);

其中 idx 是每个样本所属的类别标签，C 是每个类别的中心点。

5. 可视化结果

使用 MATLAB 自带的 scatter 函数将分类结果可视化：

gscatter(X(:,1), X(:,2), idx)
hold on
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3)
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids')

这样就可以得到一个图像，其中不同颜色的点表示不同的类别，黑色的叉号表示每个类别的中心点。

完整代码如下：

load fisheriris
X = meas;
X = zscore(X);
[idx, C] = kmeans(X, 3);
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx)
hold on
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3)
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids')

希望以上内容能对你有所帮助！